基于块特征和混沌序列的图像篡改检测与恢复

为提高图像篡改检测与恢复性能,提出一种基于块特征与混沌序列的图像认证水印方案。对2×2分块离散余弦变换系数编码产生块特征,嵌入到其他图像块像素的低两位,块嵌入的映射关系通过混沌序列产生;结合奇偶检测法对常规的认证方式进行改进,并通过提取有效块的特征信息实现被篡改区域的自恢复。试验表明,该方案嵌入水印信息量少,安全性高,对常规篡改可进行精确定位,并能较好的实现自恢复,还可以有效地检测出仅图像内容的攻击。     

一种用于图像篡改定位的半脆弱数字水印算法

设计并实现了一种用于数字图像内容认证的半脆弱水印方案。算法中,图像块的水印选择Logistic映射作为混沌系统从该图像块本身产生一系列混沌序列,作用于水印的嵌入;每个图像块产生的水印按照Torus,自同构映射嵌入另一个映射块的LSB(Least Significant Bit),对应关系通过密钥来确定,这样建立起图像块之间的相关性;利用混沌对初值极端敏感性的特点,能够定位检测对加入水印图像的篡改,且水印提取不需要原始图像。实验结果表明,嵌入水印后的图像的视觉好;算法具有图像内容局部篡改检测的有效性、敏感性以及良好的篡改定位能力。     

基于混沌映射的脆弱水印算法

该文基于分层技术能够精确定位篡改位置及有效抵抗VQ攻击的思想,提出了一种用于图像篡改定位和恢复的脆弱性水印算法。利用斜帐篷映射产生的随机数作为密钥来产生认证水印,将映射分块的高六位平均值作为恢复水印,最后将水印信息嵌入到块的最低两位中。嵌入块的位置运用超混沌序列计算产生,具有高随机性。认证中利用分层技术,逐层对水印进行篡改定位及修复。实验结果表明,该算法具有良好的篡改定位及修复能力,能够有效抵抗VQ矢量攻击及恒均值攻击。     

基于分散式块相关水印的图像认证技术

提出了一种新的分散式块相关水印技术用于图像的完整性认证和篡改定位.分散式块相关水印技术兼具了水印的高安全性和高定位精度,克服了传统块相关水印技术定位精度低等问题.将原始图像划分为互不重叠的图像块,对每一个图像块进行独立的水印生成.将图像块特征值映射为混沌系统的初值,经过多次混沌迭代得到图像块水印.另外,利用混沌序列排序法构成了图像块之间的一对多关系,形成分散式块相关结构,再将该图像块的水印嵌入到对应图像块的最低有效位中,完成水印的嵌入.实验结果表明,分散式块相关水印技术能够有效地抵抗矢量量化攻击,并对图像的篡改进行精确的定位.     

一种基于混沌映射的小波域水印算法

在对小波域数字水印的嵌入算法研究的基础上,利用混沌序列所特有的不可预测性,提出了一种基于混沌映射的小波域数字图像水印算法。首先在密钥控制下,对二值原始水印图像进行置乱,再产生一混沌序列对其加密,然后将水印信息嵌入原始图像的小波域的低频系数,使得水印方案具有双重安全性。实验表明,该算法对JPEG压缩、图像加噪和剪切等攻击方法具有较强的鲁棒性,并且实现了盲检。     

基于混沌映射的小波域数字水印算法

针对数字水印的不可感知性和鲁棒性之间的矛盾问题,提出了一种基于混沌映射的小波域数字水印算法.该算法在混沌数字水印系统的基础上,对水印增加了置乱处理,并将其初值作为私有密钥以提高安全性能.嵌入水印时,将置乱的水印图像取模运算后再嵌入混沌映射模型进行迭代,再将所选择的图像进行小波变换后的逼近子图和各级细节子图以不同的嵌入因子分别与混沌水印相加.检测时,利用相应的混沌映射模型生成混沌水印序列,并进行相关检测.计算机仿真结果表明该算法具有很好的视觉效果,并对各种图像处理攻击有较强的鲁棒性,是一种简单可行的数字水印算法.     

一种基于特征点的双数字水印方案

提出了一种基于特征点的双数字水印方案．该方案将原始水印转换为与图像内容相关的两个水印．通过混沌序列分别嵌入到特征点区域中．在进行水印检测时,同时检测出两个水印,恢复出原始水印图像．该方案在考虑数据压缩和几何攻击的同时,也对解释攻击(IBM攻击)进行了一定的应对．实验结果与理论分析表明,该方案具有较好的强壮性．     

基于小波能量的半脆弱水印算法

按照水印在数字产品版权保护上的应用划分,数字水印目前可分为2大类,即鲁棒水印与脆弱水印.设计鲁棒水印的目地在于,即使图像遭到了试图去除水印的攻击,例如对图像进行压缩或者向图像中添加噪声,也能够从图像中检测出水印;而脆弱水印则主要用来对图像进行防篡改验证,它能够检测到所添加水印的微小变化.当对数字产品进行轻微修改时,例如对水印图像进行高质量的压缩,以上2种水印都不理想.因为这2种水印不足以验证图像的篡改情况.介绍一种新型的水印--半脆弱水印,通过定义一个小波域内小波树的能量与水印嵌入强度因子之间的函数,提出了一个新的半脆弱水印算法,向图像中嵌入自适应的水印.实验结果表明,该算法能够检测到对水印图像的轻微修改,并且水印检测器对图像的轻微修改输出灵敏度高.     

基于混沌理论和量化方法的双功能水印算法

针对传统数字水印功能单一的问题,提出一种同时实现版权保护和完整性认证的双功能水印算法。采取块均值量化方式,使水印嵌人过程中块内系数的变化值自适应于系数本身大小,以协调不可见性与鲁棒性,同时利用混沌映射构造与图像特征信息相关联的认证水印嵌入图像的最低有效位,以减少脆弱水印对鲁棒水印的影响。实验结果表明,该算法中的鲁棒水印对常见攻击具有抗攻击性,脆弱水印具有敏感性,且能定位出图像的篡改位置。     

基于小波变换和混沌映射的自适应水印算法

提出的基于小波变换和混沌映射的自适应图像水印算法中水印由混沌序列生成,在宿主图像的低频系数中嵌入水印信息,嵌入时根据低频逼近系数和高频系数的特点以及树结构关系,给每一个低频系数确定一个相关掩蔽参数,并用此参数控制其对应低频系数嵌入水印时的相对修改强度。实验表明:该算法能够自适应地根据图像内容添加水印,对图像的平滑区进行的修改非常小,而对图像中抑制噪声能力较强的纹理和边缘区域修改较大,使用该算法嵌入的数字水印具有很好的隐蔽性、安全性及鲁棒性。     

混沌易碎水印的图象可靠性研究

文章讨论了易碎数字水印在数字图象防篡改中的应用，提出了一种新的混沌易碎数字水印算法以及相应的篡改检测方法。构造了一种新的水印预处理的方法，使处理后的水印信号具有对初值敏感的混沌特性。在图象离散小波域的低频中嵌入混沌水印信号，可以检测图象的局部变化，给出篡改相应的位置信息，并且对有损压缩和加噪有一定的抵抗能力。实验仿真证明该方法是有效的。     

A Novel Digital Image Watermarking Scheme on Copyright Protection Based on Network Manufacture Environment

In this paper,we propose a novel wavelet-domain digital image watermarking scheme on copyright protection based on network manufacture environment.It codes the watermarking with error correcting coding and encrypts the watermarking with chaotic encryption.It embeds the watermarking into the coefficients which have large absolute values in the middle-frequency parts got by Discrete Wavelet Transform (DWT) repeatedly.The extraction doesn't need the original image.Experiment results show that the proposed scheme is easy to implement,and has good robustness to some attacks,such as JPEG compression,average filtering,median filtering,wiener filtering,pepper (?) salt noise,especially to cropping and scaling.In order to solve the prob- lem of the copyright protection of the network manufacture production,the problems of digital image production such as tamper preventing and watermarking attacks preventing and so on are discussed.It solves the problems of manufacture information such as secure exchange and transmissions and production copyright protection and so on.     

彩色图像的篡改检测及自恢复算法

数字水印是图像认证的有效手段之一.利用小波变换提出一种计算简单的彩色图像水印算法,将一个图像的主要内容嵌入该图像自身之中,用均值量化的方法在亮度信号中嵌入水印,实现篡改检测和定位篡改区域;用多余的色度空间嵌入亮度信号和色度信号,用于恢复被篡改的图像内容.该算法可以获取较高的峰值信噪比,具有很好的鲁棒性.实验结果表明,该算法对删除、替换等恶意图像篡改具有良好的检测、定位和自修复能力.     

基于图像内容的半脆弱水印方法

针对网络传输中数字产品的安全保护问题,根据离散小波变换(DWT)多分辨率性质,结合混沌序列和人类视觉(HVS)特征,提出了一种基于图像内容的半脆弱水印算法,并给出了一个篡改判别方案,从而实现了对篡改图像的定位和分类．实验结果证明,该算法能够抵抗70％以上的JPEG有损压缩,具有准确识别篡改区域的能力．     

基于SVD和DCNN的彩色图像多功能零水印算法

为了对彩色图像进行版权保护和篡改定位,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition, SVD)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network, DCNN)的彩色图像多功能零水印算法。将原始RGB彩色图像转换成YCbCr彩色图像,对原始图像的Y、Cb、Cr通道离散小波变换得到的系数矩阵进行奇异值分解,得到DCNN的输入矩阵,从DCNN输出层的输入矩阵中获取原始图像信息矩阵,生成零鲁棒水印图像。从Y通道小波变换得到的低频子带系数矩阵中获取原始图像信息矩阵,生成零半脆弱水印图像。试验结果证明,提出的算法不但有效,而且对强度较大的常见攻击有较好的抵抗能力。     

Multiple watermarking framework of video content oriented AVS

Firstly, a non-negative matrix factorization with sparseness constraints on the parts (NMFSCP) method is proposed, which is used to extract the video movement component. The AC energy coefficients of DCT transformation are used as the texture feature simultaneously. Then the linear combination of two video features above is used to adjust the location and strength of the watermark adaptively. Secondly, one dynamic robust watermark and two fragile watermarks are generated according to the energy of the I-frame macro-block, which are used to detect and restore the attack position respectively. Finally, the robust watermark and two fragile watermarks are embedded into the medium and high frequency DCT coefficients which are the biggest of the luminance blocks in the I-frame respectively. Simulation results show that the embedded robust watermark is robust not only to general attacks but also to video special attacks, and that the mixture recovery detection mechanism based on two types of fragile watermarking is sensitive to tamper, has good accuracy of tamper localization and can recover the video frame location under the time-resynchronization attacks. The video stream need not be decoded completely for watermark extraction in this paper, so it meets the needs of real-time detection.     

基于半脆弱水印的图像内容认证技术

为了认证图像内容的真实性和可靠性,提出了一种用于图像内容认证和篡改检测定位的半脆弱水印算法.首先利用小波变换的系数分量近似生成表征图像内容的特征水印; 然后根据图像在小波变换后的能量分布特性,利用伪随机数发生系统确定特征水印的嵌入位置,以此实现水印的自适应嵌入.最后在小波系数中提取出嵌入的水印信息,并与图像生成的水印信息进行比对,以此实现图像的认证功能.实验结果显示,该算法能够区分常规信号的处理操作(如进行高质量的JPEG压缩、添加少量噪声)和恶意篡改操作(如图像剪切),并可对图像的篡改位置进行定位.